人工智能在前几年就已经兴起，岂论是创颐魅者照旧资同族都不绝的实验进入这个新兴的领域。然而随着整个情况的改变，业界看法的改变也非？，各人对人工智能的火热追捧逐渐趋于冷静。但人工智能技术的生长跟产品情况还在开创、试验、落地上做快速的迭代。总体来说人工智能的革命其实已经到来，只是没有那么快。

人工智能归根结底来说照旧科技立异，科技立异创立价值，在没有步伐创立价值之前，这些技术、场景其实都是泡沫。

在评估应用场景里，创立价值有三种模式:优化用户体验、提高生产效率、和降低本钱。人工智能的应用有三种:AI全自动处理、AI作为辅助或者人机协作。第一个是全自动，机械人能够做的一些事。第二个是辅助，人在做事，机械辅助，帮你解决一些部分的事情。第三个是人机耦合，就是机械和人同时在效劳。依场景而异，这是每个企业纷歧样的地方。人工智能时代，AI应该替代具有重复性的，需要庞大知识的，机械性的操作。用户体验，生产效率，本钱，加上全自动、辅助，另有人机协作，三种价值创立模式结合AI三种应用，可以为人工智能如何落地提供设计思路，很容易就能够找出来可以应用AI的场景。

AI化是客户效劳中心的必经之路

客户效劳中心作为企业的本钱中心，为满足客户需求效劳于客户，提高客服的效劳质量和效率。我们会发明这与创立价值的模式完全相符，因此AI的应用之于客户效劳中心是完全相符的。

中国客户效劳中心投资工业规模巨大，可是单靠人工或机械无法实现理想客服结果，人机协作可以为呼叫中心未来生长提供可操作性价值。自然语言理解，文天职析和对话机械人，加上情感理解是未来重要的生长趋势，有了这些技术，才可以做好人和机械的交互，机械与机械的交互，人和人的交互。

AI在客户效劳中心的本钱降低和效率提高

人力本钱高居不下，客户效劳中心员工难招，为了招到合适的客服，本钱只能一提再提。

再到效劳成原来说，为了控制指标、提升员工利用率，员工每天的业务处理量不绝提升，导致每通电话处理的急遽忙忙。如果想要效劳质量高，就得花时间，花精力，这样效劳本钱就会增加。随着业务产品种类的增多，信息量和庞洪水平也不绝上升，再加上许多员工业务生疏，常让客户稍等一下，再进行资料盘问，处理问题的效率降低，效劳质量也不高。

而像以自然语言理解技术为基础的客服机械人，通过取代一部分人工客服，解答基本、重复性的问题，通过外呼机械人还能进行满意度回访、问卷视察等等业务，一个机械人可以同时效劳多个客户并坚持相同的效劳质量，从最泉源减少了人员本钱的问题。这样人工客服只需要专心解决庞大、棘手的问题，效劳本钱降低了，效劳质量也会获得提高。同时，通过AI坐席辅助，基于客服和用户的对话实时场景，可视化的界面实时监测并提示客服要害信息点，资助客服快速向用户提供有用信息和问题解决计划，大大提升了效劳的效率。

AI在客户效劳中心的体验优化

关于像暴力催收、骚扰电话、无差别电销这类业务，一是靠外包，外包公司质量良莠不齐，无法包管客户信息的宁静，更别说效劳质量了；二是自建的外呼中心，纵然是公司的自主控制的外呼中心，也难以包管每个人工外呼效劳的质量。

企业通过AI外呼机械人进行外呼效劳是可以凭据业务流程，自界说外呼话术，进行统一治理操作。这样，只需要专业的人员进行业务梳理和话术整理更新，不但减少了人工的本钱，企业也真正抵达自主可控，宁静，可管。

优质的用户体验是通过更流畅的人机对话解决用户的需求及问题。需要将多维度的技术结合，机械学习+深度学习+语言学+将庞大的工程简单化，并融合庞大的人机交互及情感盘算模型，岂论是关于上下文的理解，照旧单句多意图的解析理解上，都需要下功夫。未来的客户效劳中心需要的是满足越发全场景智能化业务需求，从售前、售中到售后，包括智能IVR、语音质检、坐席辅助、客户画像、外呼机械人、培训机械人、以及洞察剖析系统，从而实现全面自动化、辅助、人机协作的完整形态。

现在许多人都陷入一种误区，觉得AI 威胁人类、取代人类。而未来更多的应该是实用性的AI，是在我们生存的情况和场景里面加入AI，再凭据场景去迭代。而不是没有基础地“理想AI”，把人类的职业都推翻掉的AI。AI是在尊重实际需求的基础上去创立“和谐的人机协作”，实用性AI最终能推动整个的工业、商业、工业向前走。

资料参考来源：本文刊载于《客户世界》2020年1-2月合刊。